这两天AI圈又炸了，说实话，我有点兴奋。
为什么？因为国产大模型DeepSeek V4泄露的基准测试，HumanEval得分90%。
什么概念？Claude是88%，GPT-4是82%。
国产大模型编程能力首次超越硅谷头部玩家。
事情是这样的
1月20日，开发者在DeepSeek的GitHub仓库里发现了28处”MODEL1”的神秘代码。
分析后发现，这是个全新的架构，和DeepSeek-V3.2完全不同。
更关键的是，这个MODEL1兼容NVIDIA下一代Blackwell显卡。
说明DeepSeek早就准备好了，只是在等硬件。
90%的HumanEval意味着什么？
HumanEval是AI编程能力的标准测试。
简单说，给AI一道Python编程题，看它能不能一次写对。
GPT-4：82%
Claude：88%
- DeepSeek V4：90%
意味着10道题里，DeepSeek V4能做对9道。
更狠的是SWE-bench Verified，这个测试让AI修复500个真实GitHub bug。
目前Claude Opus 4.5保持的记录是80.9%。
据泄露消息，DeepSeek V4超过这个数。
- DeepSeek V4：90%
两项黑科技
这次DeepSeek V4不是简单的参数堆砌，而是架构创新。
1. Engram记忆分离
传统大模型有个问题：用昂贵的GPU”记东西”和”想问题”混在一起。
Engram把这两件事分开了。
静态知识放内存（便宜），GPU专心推理（贵但高效）。
结果：1000亿参数的嵌入表放内存，性能损失不到3%。
2. mHC拓扑突破
传统模型越深越笨，信息传着传着就丢了。
这个技术让信息能跨层流动，模型学得更快、推理更好。
成本优势才是真的狠
说实话，技术牛是一回事，成本才是关键。
DeepSeek V3训练成本：600万美元
GPT-4预估成本：超过1亿美元
API价格比OpenAI便宜20-40倍。
同样的能力，十分之一的成本。
这才是让硅谷睡不着觉的原因。100万token上下文
以前AI写代码只能看单个文件，现在能一次性读完整个项目。
理解文件之间的依赖关系，然后自动重构。
这不是”帮你写代码”，是”帮你做软件工程”。我的看法
说实话，看到这个消息，我有点激动。
一年前大家还在说国产大模型追不上GPT-4。
现在DeepSeek V4直接在编程能力上反超了。
AI发展太快了，OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、月之暗面…
每家都在拼命往前跑。
对抗焦虑最好的办法就是，行动！
把AI用到自己的工作和生活中，让它成为你的生产力工具。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
